تم تجهيز مختبر جامعة روتشستر لحيوية الليزر (LLE) بليزر أوميغا ، وهو تركيب الليزر الأكاديمي الرائد في العالم. في لمحة ، يبدو الأمر وكأنه مدرج رخامي متقن من جزيئات الضوء والبلازما ، قادر على تقسيم وتضخيم شعاع قبل تركيزه على هدف متقاطع صغير. تتمثل مهمتها الأساسية في استكشاف الظواهر الفيزيائية الفلكية ، واختبار المواد في الضغوط الذرية المتطرفة ، والعمل على تعزيز أبحاث الاندماج التخريبية.
بفضل منحة بقيمة 503 مليون دولار حتى عام 2024 من إدارة الأمن النووي الوطني لوزارة الطاقة الأمريكية (DOE) ، خلق مختبر روتشستر ليزر الظروف المثالية لإجراء هذه الدراسات الحرجة. يجري مختبر الليزر تجارب الانصهار المعقدة مرة واحدة في الشهر ، والعلماء لديهم حوالي خمس فرص لإطلاق الليزر وتسجيل البيانات. من خلال عمليات محاكاة الكمبيوتر المتعددة الفيزياء ، يمكن للعلماء الحصول على فهم أعمق لبلازما الانصهار ، وتجارب التصميم وتفسير النتائج ، على الرغم من أن هذه المحاكاة لا يمكنها إعادة إنتاج جميع التفاصيل التجريبية بالكامل.
وقال كريستوفر ديني ، مدير LLE كريستوفر ديني ، إن التجربة بدأت بكبسولة بلاستيكية تحتوي قطر أصغر من حبلا الشعر البشري وارتفع درجة الحرارة إلى أكثر من 30 مليون درجة. " لا تتطلب هذه العملية فقط معرفة عميقة بالفيزياء ، ولكن يجب أيضًا استخدام تقنيات التشخيص المتقدمة لقياس جميع الظواهر التي تحدث في هذه اللحظة بالتفصيل.
للاستفادة من ثروة البيانات التي جمعتها هذه التقنيات التشخيصية المتقدمة وتسريع أبحاث الاندماج الأمريكية على نطاق أوسع ، يتحول علماء LLE إلى الذكاء الاصطناعي (AI) وغيرها من التقنيات الحسابية المتقدمة.
لأكثر من 50 عامًا ، قامت LLE بترويج ومعالجة التحديات الأساسية في مجال اندماج الحبس القصير (ICF). تم التعرف على ICF على نطاق واسع في المجتمع العلمي باعتباره النهج الأكثر واعدة لتحقيق الاندماج النووي الحراري الخاضع للرقابة ويمثل تقنية نظيفة ومتجددة واعدة.
يوضح كريستوفر كانان ، أستاذ مشارك في علوم الكمبيوتر بجامعة روتشستر ، أن "ICF هي في الأساس مشكلة فيزياء عكسية ، حيث يحتاج العلماء إلى عكس الخصائص الدقيقة للليزر والهدف".
لم يتم تصميم أوميغا نفسها لتحقيق الاشتعال ، ولكن لدفع فهم الانصهار المباشر بالليزر. لقد وجد مرفق الاشتعال الوطني في مختبر ليفرمور الوطني ، الذي يزيد عن 60 مرة نشطًا من أوميغا ، حلاً لمشكلة الفيزياء العكسية وقد حقق بالفعل الإشعال في عام 2022. كل من التقدم المحرز في أوميغا وإنجاز الإشعال يعتمد على النمذجة الإحصائية لملء الفجوات في فهمنا الكامل للفيزياء.
تنبع فجوة المعرفة الموجودة بين المحاكاة والتجارب من تعقيد الفيزياء ، وقيود القياسات ، والنطاق الواسع للجهد البحثي ، والذي يشمل الفيزياء النووية ، وفيزياء البلازما ، وأبحاث علوم المواد في ظل الظروف القاسية التي تتحدى حتى رموز الكمبيوتر الأكثر تقدما.
أولاً ، هناك مسألة الهدف ؛ تبدأ التجربة بمجال بلاستيكي مجوف يمكن وضعه على طرف دبوس ؛ يستخدم الباحثون في LLE أدوات دقيقة لإنشاء الكرة وملء نظائر الهيدروجين ، والتي يتم تبريدها بعد ذلك إلى الصفر المطلق. تسببت عملية التجمد في تشكيل الهيدروجين طبقة من الجليد داخل القشرة البلاستيكية.
يبحث فريق LLE Research عن وسيلة للكشف بدقة عن الفروق والأنماط الدقيقة في البيانات كوسيلة لتوجيه عمليات المحاكاة الحاسوبية لإنتاج تنبؤات أكثر دقة. هذه القدرة التنبؤية المحسّنة ستؤدي بدورها إلى تحسين تجارب الانصهار وقيادة الجيل القادم من أبحاث الاندماج وتكنولوجيا الليزر.
يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي ، وخاصة التعلم الآلي للحقل الفرعي ، في تحسين الفعالية التنبؤية لرموز الكمبيوتر وتحسين التنبؤات من خلال التجربة. لا يؤدي التعلم الآلي إلى إجراء تحليلات تنبؤية فحسب ، بل يقوم أيضًا بمعالجة البيانات ، ويؤثر على العلاقات ، ويطبق هذه المعرفة على وظائفها.
أشار ريكاردو بيتي ، كبير العلماء في LLE وأستاذ روبرت ل. ماكروري في قسم الهندسة الميكانيكية وقسم الفيزياء وعلم الفلك في جامعة روتشستر ، "لدينا الآن كمية كبيرة من البيانات التجريبية التي ، بمساعدة بمساعدة التعلم الآلي ، يمكن استخدامه لتصحيح المحاكاة وتوجيه التعديلات في الوقت الفعلي للتجارب. "
يعتمد عمل Betti و Kanan الأبحاث على التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي التوليدي ، وهي تقنية منظمة العفو الدولية التي تولد بيانات وأشكال أخرى من الإخراج ، مثل النص والفيديو. يستخدم فريق أبحاث جامعة روتشستر هذه الخوارزميات المتقدمة لحل مشاكل الفيزياء العكسية لتحسين دقة المحاكاة. قدم برنامج Fusion Energy Sciences (FES) التابع لوزارة الطاقة الأمريكية ما يقرب من 3 ملايين دولار في دعم تمويل هذا البحث ، والذي من المتوقع أن يكتمل بحلول عام 2026.
وأضاف Riccardo Betti: "هدفنا هو تحسين تنبؤات المحاكاة بمساعدة منظمة العفو الدولية التوليدية واستنتاج خصائص التفاعلات المستهدفة بالليزر بدقة. نحن نسخر قوة منظمة العفو الدولية لتسريع مستقبل تقنية الاندماج."
يقول الدكتور فارشاس جوبالاسوامي ، العالم في قسم نظرية LLE وأستاذ مساعد في الهندسة الميكانيكية ، "بمجرد أن نتصور تباينًا بين تنبؤات المحاكاة والنتائج التجريبية ، يمكننا تطبيق التعلم الآلي للتوفيق بين الاثنين." ويوضح كذلك ، "إذا تغيرت تغييرات متغيرة في التجربة ، فهل يمكن للمحاكاة أن تستجيب وفقًا لذلك؟ " وأضاف Gopalaswamy ، "مع التحليل الأعمق للآلة للأنماط في البيانات ، تمكنا من صياغة فرضيات جديدة واستكشاف الظواهر الفيزيائية المختلفة وتصميم تجارب أفضل."
كما أشار Gopalaswamy أيضًا ، "أحد تحديات مواجهة ICF هو أن البيانات التجريبية للانصهار التي استخدمناها لتدريب الذكاء الاصطناعى كانت محدودة نسبيًا مقارنة بقاعدة البيانات الضخمة لصور Cat. في هذه الحالة ، من الصعب بشكل خاص استخدام البيانات التجريبية المتاحة لسد فجوة المعرفة.
لقد أدركت الجمعية الفيزيائية الأمريكية عمل Betti و Gopalaswamy وعلماء LLE الآخرين بجائزة جون داوسون للتميز في أبحاث الفيزياء في البلازما لإنجازاتهم الرائدة في التنبؤ وتصميم وتحليل تجارب الانفصال مع ليزر 30 كيلو جول أوميغا.
كما ساهم أبحاث الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مختبر روتشستر بالليزر في عدد من الاكتشافات التي أجراها داستن فولا ، مدير قسم العلوم والهندسة بالليزر الفائق ، وفريقه. على مدار حياته المهنية ، طور Froula وفريقه مجموعة متنوعة من التقنيات ، بما في ذلك التقنيات لقياس درجة حرارة البلازما من خلال نثر Thomson ، وحتى كسر أرضية جديدة في تقنيات "Fly-Fy-Fly" أو التحكم في كثافة الليزر على مسافات طويلة. والتعلم الآلي يدل على ثورة في طريقة تصميم التجارب ، مما يتيح لنا بناء الليزر الأفضل كما نتصور مرافق الجيل التالي. "يوضح كذلك ،" لقد تم استخدام الليزر بطرق متنوعة. ويوضح أيضًا أن "ألوان متعددة في طيف شعاع الليزر ستساعد البلازما على الانتشار عبر الحزمة بشكل أكثر كفاءة ، وتساعدنا الذكاء الاصطناعي على فهم التفاعلات المعقدة بين هذه الألوان المختلفة والبلازما."
أخيرًا ، أعطى مركز أبحاث الاندماج النووي التابع لوزارة الطاقة تعيين LLE لمركز أبحاث وطني مصمم لتحفيز طاقة الانصهار بالقصور الذاتي (IFE) ، وهي تقنية واعدة للطاقة النظيفة التي تعتمد على دمج ذرات الهيدروجين الثقيلة (الديوتيريوم والتريتيوم) لإنتاج الطاقة.
بالاعتماد على نقاط القوة البحثية متعددة التخصصات في جامعة روتشستر ، نجحت LLE في تجنيد العديد من الطلاب لتعزيز تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأبحاث المتقاربة.
وفقًا لـ Gopalaswamy ، "هدفنا هو إلهام الطلاب ذوي الشغف المستمر للتعلم الآلي لزيادة تعزيز دقة أدوات التشخيص لدينا. في الواقع ، نحتاج إلى خبراء منظمة العفو الدولية. ومع ذلك ، فإن دور الفيزيائيين لا غنى عنه لضمان صحة النماذج ويلتذر بشكل علمي.
وأضاف: "بينما تنتقل الأمة إلى الطاقة النظيفة والقوة المستدامة ، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعى في أبحاث الاندماج واعدة ويمكن أن تصبح مجالًا عاملاً ناشئًا."
أشار فاليري غونكاروف ، مدير قسم نظرية LLE وأستاذ مساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ، إلى أن "الذكاء الاصطناعي هو أداة مهمة لتوجيه أبحاثنا. من خلال تحسين هذه الأدوات ، يمكننا تعزيز نتائج بحثنا. لا تزال القوة الدافعة للابتكار تنبع من ذكاءنا.
